cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 10 No 4: Agustus 2023" : 25 Documents clear
Perancangan Arsitektur Sistem dan Teknologi Informasi Menggunakan TOGAF ADM (Studi Kasus Kantor Pertanahan ABC) Murti Suyoto, Indah Dewi; Indra, Indra; Wedi, Surya; Setiawan, Kurnia
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106220

Abstract

Dalam rangka mewujudkan visi dan misi Kantor Pertanahan ABC dalam penataan ruang dan pengelolaan pertanahan yang terpercaya melayani masyarakat, perlu untuk dapat memahami permasalahan yang dihadapi agar dapat mencapai tujuannya. Meningkatkan kualitas layanan publik dan memberikan kemudahan pelayanan kepada masyarakat adalah inovasi yang terus menerus dilakukan oleh Kantor Pertanahan. Salah satu permasalahan yang dihadapi, bagaimana meningkatkan pelayanan dengan memberikan ketepatan dan kecepatan waktu dalam pengurusan sertipikat. Minimnya pemahaman masyarakat terkait prosedur pengurusan sertifikat secara mandiri menjadi salah satu kendala yang dihadapi dalam pelayanan sertipikat. Menanggapi permasalahan tersebut perlu memahami kebutuhan untuk membangun suatu perancangan arsitektur sistem dan teknologi informasi agar Kantor Pertanahan ABC dapat mewujudkan pengelolaan pertanahan yang terpercaya dalam melayani masyarakat. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan Enterprise Architecture (EA) Layanan Pengurusan Sertifikat Tanah yang Terintegrasi menggunakan framework TOGAF ADM yang dapat menguraikan proses bisnis dan kebutuhan sistem dalam rangka pencapaian visi dan misi yang akan diwujudkan melalui perancangan arsitektur bisnis, sistem informasi dan teknologi informasi pada Kantor Pertanahan ABC.AbstractIn order to realize the vision and mission of the ABC Land Office in spatial planning and land management that is trusted to serve the community, it is necessary to be able to understand the problems faced in order to achieve its goals. Improving the quality of public services and providing ease of service to the community is an innovation that is continuously carried out by the Land Office. One of the problems faced is how to improve services by providing accuracy and timeliness in managing certificates. The lack of public understanding regarding the procedures for administering certificates independently is one of the obstacles faced in certificate services. Responding to these problems, it is necessary to understand the need to build a system architecture design and information technology so that the ABC Land Office can realize reliable land management in serving the community. This research is expected to produce an Enterprise Architecture (EA) Integrated Land Certificate Management Service using the TOGAF ADM framework which can describe business processes and system requirements in order to achieve the vision and mission that will be realized through the design of business architecture, information systems and information technology at the Land Office ABC.
Analisis Kualitatif Elemen Gamifikasi dalam Games Berbasis ICT untuk Anak Usia Dini Aditya, Bayu Rima; Iradianty, Aldilla; Kotama, I Nyoman Darma
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106285

Abstract

Pembelajaran berbasis gamifikasi menghadirkan pengalaman baru bagi peserta didik. Tren penggunaan pendekatan gamifikasi ini semakin diminati di semua level pendidikan, terutama untuk level pendidikan anak usia dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi elemen gamifikasi yang paling relevan dalam lingkungan pendidikan anak usia dini (PAUD) melalui kegiatan Focus Group Discussion (FGD) bersama guru PAUD di Indonesia. Hasil analisis temuan menunjukkan bahwa guru PAUD memiliki persepsi dan preferensi positif terhadap pembelajaran PAUD berbasis gamifikasi. Selain itu, hasil penelitian juga mengkonfirmasi bahwa terdapat sembilan elemen gamifikasi yang cocok untuk diterapkan pada pembelajaran berbasis gamifikasi di lingkungan PAUD, yaitu poin dan penghargaan, papan peringkat, lencana, tantangan, levelisasi, penanda progres, avatar, mata uang, dan kejutan. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar untuk penelitian masa depan dalam kaitannya dengan pengembangan prototipe sistem pembelajaran PAUD berbasis gamifikasi dengan fokus pada interaksi, pemberian penghargaan, pemecahan masalah, dan pemberian tantangan. AbstractGame-based learning brings new experiences for students. The trend of using the gamification approach is increasingly in demand at all levels of education, especially for early childhood education. This study aims to identify the most relevant gamification elements in early childhood education through Focus Group Discussion activities with early childhood teachers in Indonesia. The results of the analysis of the findings indicate that teachers have positive perceptions and preferences toward game-based learning in early childhood education. In addition, the results also confirm that there are nine elements of gamification that are suitable to be applied to in the early childhood environment, namely points and rewards, leaderboards, badges, challenges, leveling, progress bar, avatars, currency, and surprises. The results of this study can be used as the basis for further research in relation to developing a prototype of a game-based learning system in early childhood education with a focus on interaction, rewarding, problem solving, and challenges.
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Mendeteksi Resiko Tinggi Diabetes Melitus Pada Ibu Hamil (Studi Kasus : Puskesmas Kabupaten Malang) Fatmawati, Fatmawati; Wicaksono, Satrio Agung; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106422

Abstract

Diabetes pada ibu hamil dapat meningkatkan berbagai risiko, baik maternal maupun neonatus. Terdapat gangguan homeostasis glukosa pada ibu hamil. Terjadinya malformasi kongenital, keguguran, risiko preeklampsia, CPD (Cepalo Pelvik Dispropotion), kelahiran prematur, kelainan letak, plasenta previa dan hipoglikemia neonatus. Oleh karena itu, Perhatian dan penanganan menyeluruh bagi ibu hamil yang mengalami diabetes. Data mining dapat digunakan untuk deteksi resiko tinggi diabetus mellitus pada ibu hamil. Data yang digunakan seperti nama, usia, umur kehamilan, gravida, para, riwayat kehamilan yang lalu, riwayat penyakit yang pernah diderita, faktor risiko, riwayat persalinan yang lalu untuk deteksi resiko tinggi diabetus mellitus pada ibu hamil. Tidak semua kehamilan dapat berjalan dengan normal atau fisiologis pada saat proses persalinannya ada faktor risiko yang dapat mempengaruhinya. Pada penelitian ini dapat mendeteksi resiko yang akan terjadi kepada ibu hamil dan bayi dalam kandungannya. Nilai akurasi tertinggi terdapat pada pengujian ke 4 sebesar 82.4324% dan terendah nilai akurasi pada pengujian ke 2 sebesar 75%. Nilai presisi tertinggi terdapat di uji coba ke 3 sebesar 79.2% dan nilai presisi terendah di uji coba ke 2 sebesar 76.3%. Nilai recall tertinggi terdapat di uji coba ke 4 sebesar 82.4% dan nilai recall terendah di uji coba ke 2 sebesar 75%. Nilai F-Measure tertinggi terdapat di uji coba ke 3 sebesar 79.2% dan nilai F-Measure terendah di uji coba ke 2 sebesar 74.8%. AbstractDiabetes in pregnant women can increase various risks, both maternal and neonatal. There is a disturbance of glucose homeostasis in pregnant women. Occurrence of congenital malformations, miscarriage, risk of preeclampsia, CPD (Cepalo Pelvic Disproportion), premature birth, position abnormalities, placenta previa and neonatal hypoglycemia. Therefore, attention and comprehensive treatment for pregnant women with diabetes. Data mining can be used to detect high risk of diabetes mellitus in pregnant women. The data used are name, age, gestational age, gravida, para, past pregnancy history, history of previous illness, risk factors, past delivery history to detect high risk of diabetes mellitus in pregnant women. Not all pregnancies can run normally or physiologically at the time of delivery there are risk factors that can affect it. In this study, it can detect the risks that will occur to pregnant women and their babies in the womb. In addition, recommendations from the system can support a midwife's decision making in taking action to pregnant women. The highest accuracy value is found in the 4th test of 82,4324% and the lowest accuracy value in the 2nd test is 75%. The highest precision value was found in the 3rd trial of 79.2% and the lowest precision value in the 2nd trial of 76.3%. The highest recall value was found in the 4th trial of 82.4% and the lowest recall value in the 2nd trial of 75%. The highest F-Measure value was found in the 3rd trial of 79.2% and the lowest F-Measure value in the 2nd trial of 74.8%.
Pengukuran Niat Penggunaan Virtual Reality sebagai Alat Simulasi Pelatihan Arifin, Riski; Sudiarno, Adithya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106456

Abstract

Virtual Reality merupakan teknologi yang menggambarkan lingkungan secara virtual, penggunaan virtual reality terus menunjukkan tren peningkatan penggunaan secara masif. Pengunaan virtual reality digunakan untuk bermain game atau menjadi alat simulasi suatu pelatihan. Keuntungan menggunakan virtual reality sebagai alat simulasi memberikan peningkatan pemahaman seseorang dibandingkan dengan pelatihan yang bersifat konvensional. Selanjutnya diperlukan pengukuran untuk terus meningkatkan penggunaan teknologi virtual reality dari variabel-variabel yang mempengaruhi penggunaan virtual reality dengan menggunakan technology acceptance model yang mengukur niat penggunaan sebuah teknologi. Partisipan dalam penelitian ini berjumlah 60 orang untuk mengukur variabel yang berpengaruh dalam penggunaan virtual reality. Partial least square digunakan pada penelitian ini sebagai alat pengujian variabel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kenikmatan dan persepsi kegunaan berpengaruh kepada variabel niat seseorang untuk menggunakan virtual reality. Model yang dibangun menunjukkan bahwa ketiga variabel tersebut berpengaruh sebesar 50% untuk niat dalam menggunakan virtual reality dan masih terdapat variabel yang belum diketahui untuk niat dalam menggunakan virtual reality. AbstractVirtual Reality is a technology that describes a virtual environment, the virtual reality continues to show a massive increase of usage over the years ranging from a gaming application to a simulation tool for education and training, which proven to provide better understanding of the learning subject compared to the conventional training. However, given to the current state of the virtual technology, an applicative measurement is needed to increase the use of virtual reality technology from each variable mentioned in this study, therefore this paper use Technology acceptance model to measure the intention of user to use the virtual technology. This study uses the variable data gained from 60 people to evaluate their intention on the use of virtual technology with partial least square is used in this study as a variable testing tool. The results of this study indicate that the variables of perceived ease of use, perceived enjoyment and perceived usefulness affect a person's intention to use virtual reality. The built model shows that the three variables have an effect of 50% for the intention to use virtual reality while therefore there are still unknown variables for the intention to use virtual reality.
Analisis Komparatif Keamanan Aplikasi Pengelola Kata Sandi Berbayar Lastpass, 1Password, dan Keeper Berdasarkan ISO/IEC 25010 Aditama, Whisnu Yudha; Hikmah, Ira Rosianal; Priambodo, Dimas Febriyan
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023106544

Abstract

Authentikasi merupakan salah satu faktor terpenting dalam ruang lingkup keamanan komputer, penggunaan kata sandi menjadi metode autentikasi yang dominan diterapkan pada website ataupun desktop. Penanganan yang buruk terhadap kata sandi dapat memicu berbagai risiko seperti pencurian data sensitif, dan kerusakan reputasi, yang dapat dirasakan baik individu maupun organisasi. Aplikasi pengelola kata sandi tersedia secara gratis maupun berbayar untuk membantu pengguna dalam mengelola banyaknya kata sandi. Aplikasi pengelola kata sandi berbayar memiliki keunggulan dalam hal popularitas dan fungsi yang ditawarkan kepada pengguna. Akan teteapi banyaknya penyedia aplikasi pengelola kata sandi membuat pengguna menghadapi banyak pilihan, sehingga perlu dilakukan komparasi mengenai keamanan pada aplikasi pengelola kata sandi yang akan digunakan. Pada penelitian ini dilakukan analisis komparasi keamanan pada aplikasi pengelola kata sandi berbayar Lastpass, 1Password, dan Keeper sebagai aplikasi yang populer berdasarkan ISO/IEC 25010 untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan dari masing-masing aplikasi. Penelitian ini merupakan penelitian kausal komparatif dengan tiga tahapan penelitian. Hasil penelitian ini adalah Aplikasi Keeper lebih unggul dalam menerapkan pencegahan kerusakan data dan kebijakan autentikasi yang diperlukan. Sedangkan, aplikasi 1Password lebih unggul dalam membuktikan identitas pengguna sebagai yang diklaim dan mampu mencatat setiap aktivitas pengguna ke dalam log. dan aplikasi Lastpass memiliki keunggulan yang sama dengan aplikasi Keeper dalam durasi menyimpan log di dalam sistem. Selain itu, ketiga aplikasi memiliki tingkat keamanan yang sama dalam mengamankan data pengguna dari otoritas tidak sah, serta menerapkan penggunaan tanda tangan atau sertifikat digital untuk mencegah terjadinya penyangkalan.  Abstract Authentication is one of the most important factors in the scope of computer security, passwords are the dominant authentication method applied to websites or desktops. Poor handling of passwords can lead to various risks such as theft of sensitive data, and reputational damage, which can be felt by both individuals and organizations. Password manager apps are available both free and paid to help users manage multiple passwords. Paid password manager apps have an edge in terms of popularity and functionality offered to users. However, the many providers of password manager applications make users face many choices, so it is necessary to make a comparison regarding the security of the password manager application that will be used. In this study, a comparative security analysis was conducted on the paid password manager applications Lastpass, 1Password, and Keeper as popular applications based on ISO/IEC 25010 to determine the advantages and disadvantages of each application. This research is a comparative causal research with three stages of research. The results of this study are the Keeper application is superior in implementing data corruption prevention and authentication policies required. Meanwhile, the 1Password application is superior in proving the identity of the user as claimed and is able to log every user activity into a log. and the Lastpass application has the same advantages as Keeper application in the duration of keeping logs in the system. In addition, three applications have the same level of security in securing user data from unauthorized parties, and implement the use of digital signatures or certificates to prevent denial.
Analisis Efek Augmentasi Dataset dan Fine Tune pada Algoritma Pre-Trained Convolutional Neural Network (CNN) Sasongko, Theopilus Bayu; Haryoko, Haryoko; Amrullah, Agit
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106583

Abstract

Kemajuan teknologi deep learning seringkali berbanding lurus dengan keterkaitan metode yang dapat diandalkan dalam penggunaan jumlah data yang besar. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma deep learning yang paling popular saat ini guna pengolahan citra. Pada era deep learning model CNN yang kompleks seperti saat ini memiliki tantangan-tantangan yang baru baik gradient vanishing, overfitting yang dikarenakan keterbatasan dataset, optimasi parameter hingga keterbatasan perangkat keras. Penelitian ini bertujuan mengukur pengaruh teknik fine tuning dan augmentasi dataset pada model transfer learning CNN Mobilenet, Efficientnet, dan Nasnetmobile dengan dataset yang variasi jumlah dataset yang memiliki jumlah yang terbatas. Pada hasil dari penelitian ini, dari ketiga dataset yang digunakan sebagai dalam melakukan training pada model efisien transfer learning baik MobileNet, EfficientNet, dan NasNetmobile, teknik augmentasi zoom range ataupun random erase dapat meningkatkan akurasi pada dataset dengan jumlah 56 citra dan 222 citra, sedangkan pada dataset dengan jumlah 500 data citra, semua teknik augmentasi terbukti dapat meningkatkan akurasi pada model arsitektur MobileNetV2 dan NasNetMobile. Sedangkan teknik fine tuning terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi pada semua skala data yang kecil. AbstractToday deep learning technology is often associated with reliable processes (methods) when we have large amounts of data. In deep learning CNN (Convolutional Neural Network) plays a very important role which is often used to analyze (classify or recognize) visual images. In the era of deep learning models such as the complex Convolutional Neural Network (CNN) as it is today, it has new challenges such as gradient vanishing, overfitting due to dataset limitations, parameter optimization to hardware limitations. The MobileNet architecture was coined in 2017 by Howards, et al, which is one of the convolutional neural networks (CNN) architectures that can be used to overcome the need for excessive computing resources. This study aims to measure the effect of fine tune and dataset augmentation techniques on CNN mobilenet, efficientnet, and nasnetmobile transfer learning models with very small datasets. The results of this study are that of the three datasets used as the basis for training in efficient transfer learning models (mobilenet, efficientnet, and nasnetmobile), random erase and zoom range augmentation techniques dominate the increase in model accuracy. The amount of increase in accuracy after random erase or zoom range augmentation that occurs is about 0.03% to 0.1%.
Prediksi Rating Film IMDb Menggunakan Decision Tree Ilmi, Rifqy Rosdiyah; Kurniawan, Fachrul; Harini, Sri
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106615

Abstract

Industri Film bukan hanya industri atau pusat hiburan semata melainkan menjadi pusat bisnis global. Popularitas atau kesuksesan film box office  selalu menjadi perhatian di seluruh dunia. Data kesuksesan atau popularitas film saat ini tersedia secara online. IMDb merupakan satu dari sekian situs daring penyedia informasi yang berkaitan dengan film, acara televisi, yang meliputi sinopsis, daftar pemain, ulasan penilaian, dan tentunya pemberian rating film. Keberhasilan film dapat ditandai dengan perolehan rating yang tinggi. Prediksi rating film menjadi topik menarik untuk menilai keberhasilan film baik yang telah diproduksi maupun yang belum diproduksi. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi nilai rating film menggunakan metode decision tree. Hasil dari penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa atribut popularitas film dan nilai vote user pada laman IMDb berpengaruh terhadap nilai rating film. Nilai akurasi penggunaan model decision tree pada data training, validasi dan testing bertuturt – turut adalah 0,7529, 0,7237 dan 0,7079. AbstractThe film industry is not just an industry or entertainment but also a global business center. The popularity or success of box office movies has always been a concern around the world. Data on the success or popularity of a movie is currently available online. IMDb is one of the many online sites that provide information related to movies, television shows, which include synopsis, cast lists, rating reviews, and of course movie rating assignments. Prediction of movie ratings is an interesting topic to assess the success of films that have been produced and those that have not been produced. Prediction of movie ratings values can be modeled through machine learning using the decision tree model. From this research, it can be concluded that the popularity of the film and the value of user votes on the IMDb page have an effect on the film rating value. The accuracy values of using the descision tree model in training data, validation and testing are respectively 0.7529, 0.7237 and 0.7079.
Analisis Penerimaan Learning Management System Institut Teknologi Garut Menggunakan Technology Acceptance Model Mulyani, Asri; Kurniadi, Dede; Putri, Mita Hidayani
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106618

Abstract

Kemajuan teknologi dari masa ke masa terus berkembang secara pesat dalam bermacam bidang salah satunya dalam bidang pendidikan. Pendidikan mempunyai kedudukan yang sangat berarti dalam upaya kenaikan mutu seseorang, tetapi dengan kemunculan wabah penyakit Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) menyebabkan lahirnya tatanan gaya hidup baru secara global. Civitas akademika Institut Teknologi Garut selain mematuhi peraturan dari pemerintah juga mengikuti perkembangan pendidikan berbasis teknologi informasi yang bersifat interaktif dengan menggunakan aplikasi Learning Management System sebagai pendukung proses pembelajaran jarak jauh dimasa wabah penyakit Covid-19. Dikarenakan Learning Management System (LMS)  di Institut Teknologi Garut baru digunakan, maka penelitian ini bertujuan menganalisis penerimaan Learning Management System Institut Teknologi Garut menggunakan metode Technology Acceptance Model, untuk mengetahui pengukuran pengaruh antar konstruk sekaligus sebagai barometer adaptasi penerimaan pengguna terhadap sistem LMS yang digunakan. Dalam penelitian ini pengolahan data analisis memakai Structural Equation Modeling melalui tools Statistical Product and Service Solution dan Analysis of Moment Structures. Penelitian ini menghasilkan tingkat penerimaan pengguna terhadap Learning Management System dengan nilai probabilitas dibawah 5% yaitu 0,000 dan pengaruh antar konstruk Technology Acceptance Model dengan 3 hipotesis yang diterima ialah variabel Persepsi kemudahan memengaruhi Persepsi kegunaan, Persepsi kegunaan memengaruhi Niat penggunaan, dan Niat penggunaan memengaruhi Penggunaan nyata. AbstractTechnological advances from time to time continue to develop rapidly in various fields, one of which is in the field of education. Education has a very significant role in efforts to improve one's quality, but the emergence of the Corona Virus Disease 2019 outbreak has led to the birth of a new lifestyle order globally. In addition to complying with government regulations, the Garut Institute of Technology academic community also follows the development of interactive information technology-based education with the use of informative applications through electronic media in order to get efficient results, namely the Learning Management System. Because the Learning Management System at the Garut Institute of Technology has just been used, a study entitled Learning Management System Acceptance Analysis of the Garut Institute of Technology uses the Technology Acceptance Model Method, to determine the measurement of the influence between constructs as well as a benchmark for adapting user acceptance to the system used. In this research, data analysis is processed using Structural Equation Modeling through Statistical Product and Service Solution tools and Analysis of Moment Structures. This study resulted in the level of user acceptance of the Learning Management System with a probability value below 5%, namely 0.000 and the influence between the constructs of the Technology Acceptance Model with 3 accepted hypotheses, namely the variable Perception of convenience affects Perception of usefulness, Perception of usefulness affects Intention of use, and Intention of use affects Real use . It is hoped that the results of this research can be used as a reference for developers to continue to optimize the functionality of the Learning Management System so that it can be used optimally.
Information System Success Model untuk Evaluasi Sistem Informasi Penataan Ruang Kota berbasis Geographic Information System (GIS) Sari, Heni Vidia; Aknuranda, Ismiarta; Ramdani, Fatwa
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023106722

Abstract

Sistem Penataan Ruang (Sipetarung) Kota Malang adalah SI berbasis GIS pada sektor publik yang merupakan salah satu bentuk investasi pemerintah Kota Malang. Investasi SI pada bidang TI bagi organisasi berguna sebagai sarana informasi dan komunikasi yang lebih efisien serta mempunyai peranan yang penting untuk organisasi dalam mencapai kesuksesan penerapan SI. Sayangnya dalam penerapan TI masih sering ditemukan adanya IT Productivity Paradox. Untuk mengetahui hal tersebut diperlukan sebuah evaluasi kesuksesan SI.Untuk melakukan evaluasi kesuksesan SI terdapat model kesuksesan yang dapat digunakan salah satunya adalah model kesuksesan DeLone & McLean (D&M). Namun, menarik untuk diketahui apakah model D&M sudah cukup komprehensif untuk mengevaluasi GIS pada sektor publik seperti Sipetarung. Dimana terdapat kelangkaan umum pada model dan kerangka kerja untuk mengukur kesuksesan GIS seperti informasi spasial dan fitur geovisualisasi berbentuk peta. Teknologi GIS seperti Sipetarung menjadi suatu hal yang unik terlebih pada sektor publik yang memerlukan keterlibatan pengguna sebagai salah satu pendukung kesuksesannya. Keterlibatan pengguna dalam hal ini adalah kemampuan pengguna dalam mengoperasikan Sipetarung yang membutuhkan lebih dari keterampilan komputer dasar dalam penggunaanya terlebih untuk orang awam. Sehingga, masih terdapat faktor-faktor relevan yang terabaikan, yang dapat berkontribusi terhadap kesuksesan GIS pada sektor publik seperti Sipetarung dan belum tercakup dalam model D&M. Dengan demikian pada penelitian ini dilakukan pengembangan model evaluasi kesuksesan GIS pada sektor publik seperti Sipetarung dengan mengadopsi model D&M dan mempertimbangkan faktor-faktor yang dapat berpengaruh terhadap kesuksesan.Model evaluasi kesuksesan yang dikembangkan terdiri dari 7 variabel, 28 indikator dan 35 prediktor. Dari tujuh variabel ini dikembangkan menjadi 153 pertanyaan sebagai instrumen penelitian yang disebarkan kepada 100 responden. Hasil urutan saran atau rekomendasi perbaikan dan pengembangan Sipetarung di masa mendatang dari hasil rata-rata variabel penelitian berdasarkan quality yaitu bisa dimulai dari service quality, system quality kemudian information quality nya. Terdapat 17 hipotesis yang dirumuskan untuk melihat hubungan antar dimensi yang menjadi variabel kesuksesan yang dikembangkan. Dari 17 hipotesis yang diajukan, 11 hipotesis diterima dan 6 hipotesis diantaranya ditolak. Secara umum model kesuksesan yang dikembangkan dapat menjelaskan dengan cukup baik mengenai hubungan sebab akibat terhadap variabel-variabel yang saling berasosiasi, sehingga model kesuksesan yang dikembangkan ini dapat dinyatakan valid untuk mengevaluasi kesuksesan Sipetarung.AbstractUrban Planning System (Sipetarung) of Malang City is a GIS-based IS (Information System) in the public sector, which is a form of investment program conducted by the government of Malang City. For IT organizations, IS is a means of information and communication which is more efficient and plays an important role to implement IS successfully. Unfortunately, the IT Productivity Paradox is commonly found in the implementation of IT. Therefore, it is required to analyze and evaluate the successful implementation of IS.There are several models that can be used to evaluate the implementation of IS, including DeLone & McLean (D&M) model. However, it is interesting to find out whether the D&M model is comprehensive enough to evaluate GIS in the public sector like Sipetarung, in which models and frameworks for measuring the success of GIS, such as spatial information and geovisualization features in the form of map, are rare to be found. Sipetarung is an example of unique GIS technology, especially in the public sector, in which user involvement is a variable for its success. In this case, user involvement includes the user capability to operate Sipetarung, which is more difficult to use, especially for commoners. There are relevant factors that can contribute to the success of GIS in the public sector such as Sipetarung and have not been included in the D&M model. Therefore, this study developed the success evaluation model of GIS in the public sector such as Sipetarung by adopting the D&M model and considering factors which could potentially lead to success.The success evaluation model consists of 7 variables, 28 indicators and 35 predictors. Those variables were used as research instruments, developed into 153 questions and distributed to 100 respondents. Based on the average results of research variables based on quality, Sipetarung can be improved starting from service quality, system quality, and information quality. There are 17 hypotheses formulated to examine the relationship among dimensions which are the success variables. Out of the 17 hypotheses proposed, 11 hypotheses were accepted, while 6 hypotheses were rejected. In general, the success model can explain the causal relationship between the associated variables quite well; therefore, the success model developed in this study is a valid measure for evaluating the success of Sipetarung.
Klasifikasi Jenis Ikan Laut K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Ciri 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis Al Iman, Yusraka Dimas; Isnanto, R Rizal; Nurhayati, Oky Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024106787

Abstract

Indonesia adalah suatu negara kepulaun yang memiliki 2/3 wilayah lautan, secara sektor indonesia memiliki potensi pangan yang sangan besar dalam sektor perikanan. Ikan di dunia yang berhasil diuraikan sebanyak 27.000 terutama paling banyak dilaut indonesai. Ikan adalah salah satu keanekaragaman biologi yang menyusun ekosistem bahari. Ikan mempunyai bentuk serta ukuran eksklusif yang berbeda jenis yang satu dangan jenis yang lain. Pengenalan spesies ikan umumnya dilakukan secara manual dengan pengamatan mata. Tujuan penelitian ini untuk mengenali spesies ikan laut. 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis (2D-LDA) dipergunakan untuk ekstraksi ciri dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dipergunakan untuk klasifikasi jenis ikan laut. Fitur 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis (2D-LDA) yang diekstraksi untuk menghasilkan dua matrik baru yaitu matrik score. Klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan membandingkan nilai k-n. Penelitian ini menggunakan 5 jenis ikan laut, dengan total data latih 800 gambar dan data uji 160 gambar. Hasil percobaan tebaik diperoleh k-9 dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 93,12%, presisi 82,05%, recall 100%, dan F-1 score 90,14%.AbstractIndonesia is an archipelagic country which has 2/3 of the sea area, in terms of sector Indonesia has enormous food potential in the fisheries sector. There are 27,000 fish in the world that have been successfully described, especially in the Indonesian seas. Fish is one of the biological diversity that makes up the marine ecosystem. Fish have specific shapes and sizes that differ from one type to another. The identification of fish species is generally done manually by eye observation. The purpose of this research is to identify marine fish species. 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis (2D-LDA) is used for feature extraction and K-Nearest Neighbor (K-NN) is used for classification of marine fish species. The 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis (2D-LDA) features were extracted to produce two new matrices, namely the score matrix. The classification uses the K-Nearest Neighbor (K-NN) method by comparing the k-n values. This study used 5 types of marine fish, with a total of 800 images of training data and 160 images of test data. The best experimental results were obtained by k-9 with the best accuracy rate of 93.12%, precision of 82.05%, recall of 100%, and F-1 score of 90.14%.

Page 1 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue